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面向车路协同5G网络端到端切片技术方案研究

面向车路协同5G网络端到端切片技术方案研究[通信与网络][5G]

在车路协同系统聪明的车、智慧的路、强大的网和智慧的云4个关键因素中，C-V2X与5G构建的强大的网为现阶段车路协同的主体，是车-路-网-云各个要素有效融合和优势互补的桥梁。基于车路协同的车联网业务场景非常丰富，其对网络性能要求各异，5G网络切片技术可通过定制化逻辑网络组建，为不同业务场景的车联网业务提供端到端的大带宽、低时延、高可靠的灵活定制化服务，实现业务的快速上线和更极致的用户体验。从面向车路协同的业务场景对网络的需求为切入点，围绕5G网络切片技术在车路协同中的应用展开研究。

發(fā)表于：2022/3/7 上午11:23:00

行业5G专网服务方案研究

行业5G专网服务方案研究[通信与网络][5G]

作为促进经济社会数字化转型发展的重要引擎之一，5G专网已经应用于工业、电力、矿山、教育、医疗等行业领域。在分析了当前行业用户对5G专网提出的丰富多样的服务化需求后，提出了5G专网在原生能力、数据能力、协同能力和运营能力四方面可以为用户提供的核心服务能力内容，进一步论述了通过对核心服务能力的有效组织可以形成低时延、大带宽、高可靠、强安全和灵活组网等场景化专网服务，最后以工业、矿山、电力等行业需求为例分析了如何利用专网服务形成行业专网解决方案。

發(fā)表于：2022/3/7 上午11:19:00

5G行业虚拟专网数字运营方案研究

5G行业虚拟专网数字运营方案研究[通信与网络][5G]

5G行业虚拟专网运营平台可支持5G行业虚拟专网的数字运营，解决运营商在管理5G行业虚拟专网中遇到的跨专业、跨域及线上化运营运维等棘手难题，让运营商可以更便捷、更高效地管理5G行业虚拟专网。在分析了运营商对管理5G行业虚拟专网的需求后，提出了5G行业虚拟专网运营平台的数字交付运营方案、智能运维支撑等核心功能和未来演进方向，有助于提升运营商对5G行业虚拟专网的高效管理，助力提升企业数字化水平。

發(fā)表于：2022/3/7 上午11:13:00

基于区块链技术的医疗器械溯源监管系统研究

基于区块链技术的医疗器械溯源监管系统研究[电子元件][医疗电子]

摘要：传统的医疗器械溯源系统依赖一个中心化组织，溯源需要多方参与，导致信息整合难度大，溯源信息数据不完整。为解决医疗器械溯源的数据中心化问题，防范溯源信息被恶意篡改，采用分布式记账技术，提出基于Fabric区块链的医疗器械溯源系统架构MDTFabric(Medical Device Traceability Fabric)。该系统架构运用现有区块链溯源机制，针对医疗器械溯源特点进行了特定的优化，建立起医疗器械溯源的信用机制，并根据数据重要性采取多方存储方式，提升系统的访问性能。关键词：区块链,UDI,医疗器械,溯源系统,超级账本

發(fā)表于：2022/2/15 下午5:34:00

时间触发通信总线监控技术研究

时间触发通信总线监控技术研究[其他][其他]

TTP总线技术是面向机载分布式安全关键系统的主要总线技术之一。针对TTP总线数据的实时监控和分析需求，提出了面向总线消息且不依赖于特定总线配置的异步总线监控方法，给出了TTP总线监控节点及监控软件设计，达到了对时间触发通信总线数据的实时监控效果。构建验证环境开展了总线监控的测试工作，结果表明，监控节点能够实现对最高5 Mb/s速率数据的实时监控分析，能够有效支撑对TTP总线系统的数据的分析验证。

發(fā)表于：2022/2/15 下午5:30:00

基于通联关系的通信网络拓扑发现方法

基于通联关系的通信网络拓扑发现方法[其他][其他]

摘要：现有的网络拓扑推断方法，通常需要破解通信信号内容，不但成本高，适应性也较差。针对此问题，提出不破解信号内容，仅通过频谱信号物理特征和统计规律来挖掘通信目标间的通联关系，从而分析并构建网络拓扑结构。基于周期、功率、信号起始时间等特征，利用聚类算法挖掘目标区域内的通联关系。此外，对频谱数据集进行划分，依次分析每个子集的通联关系，结合子集的质心位置，推断通信网络拓扑。最后，将所有子集对应的网络拓扑结构合并得到整个频谱数据集的通信网络拓扑。

發(fā)表于：2022/2/15 下午5:22:00

新型智慧城市“城市大脑”建设一体化设计

新型智慧城市“城市大脑”建设一体化设计[其他][其他]

“城市大脑”是随着人工智能、智能云计算、大数据等新一代信息技术的革命性发展,在城市数字化、智慧化转型发展中深度融合创新应用而催生的新型基础设施，是城市治理、公共服务和产业发展的新手段、新模式。着眼于解决城市治理等综合性问题，“城市大脑”优化公共资源配置，提高城市运行效率，助推城市创新转型发展。本文设计的“城市大脑”为加快智慧城市建设与创新应用，推进新一代信息技术与城市治理现代化深度融合，有效提升城市治理水平，增强公共服务能力，发展壮大数字经济提供了有力的参考。

發(fā)表于：2022/2/15 下午5:05:00

信贷自动审批模型的对抗攻击风险研究

信贷自动审批模型的对抗攻击风险研究[其他][其他]

近期，银行等金融机构引进自动信贷审批系统来取代传统的人工审批，而自动信贷审批系统在何种程度上会受到对抗样本的攻击有待研究。通过实验对信贷对抗样本攻击的问题进行了验证。首先，基于申请人的信贷数据对XGBoost模型进行训练，预测申请人行为，并选择原始样本。其次，使用“非违约申请人”对改进的GAN模型进行训练，并用于生成特征值，通过修改原始样本以构建对抗样本，使得修改后的特征值接近于“非违约申请人”密集分布的特征值。最后，使用训练好的XGBoost模型将对抗样本进行分类。在实验中生成的对抗样本可以混淆XGBoost模型。当修改后的特征值的数量增加时，对抗样本的生成率总体呈上升趋势。实验验证，对抗样本的攻击将对自动信贷审批系统造成安全风险。

發(fā)表于：2022/2/15 下午4:58:00

基于差分进化算法的PTA过程平均粒径的动态软测量

基于差分进化算法的PTA过程平均粒径的动态软测量[其他][其他]

摘要：针对工业过程中由于时延问题造成软测量模型预测精度不高的问题，给出了一种通过差分进化算法估计时延的动态软测量方法。通过偏最小二乘法建立合适的适应度函数，将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题，然后利用差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题。针对PTA精制过程中的PTA平均粒径大小建模研究，结果表明，时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的预测精度，证实了所提方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：2022/2/15 下午4:41:00

基于BERT的提示学习实现软件需求精确分类

基于BERT的提示学习实现软件需求精确分类[其他][其他]

软件需求是用户对软件效用的直接回馈, 实现对软件需求工程精确分类可大幅降低维护成本并显著加快软件开发维护的流程。使用传统的基于机器学习分类方法(如逻辑回归、支持向量机以及K近邻算法)，或简单地应用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型都不能很好地利用软件需求PROMISE数据集样本，最终表现为通用性差或分类效率低。为了增强BERT模型对自然语言文本的语义理解能力，应用提示学习的思想，将K分类选择问题转化为二分判断问题。实验结果表明，无需对不均衡的数据集执行样本均衡策略，模型分类性能便远优于上述两种分类工作，获得最佳的预测结果。

發(fā)表于：2022/2/15 下午4:37:00

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